Временной ряд - это данные, которые содержат один или несколько измеренных выходных каналов, но не содержат измеренных входных сигналов. Модель временного ряда, также называемая моделью сигнала, представляет собой динамическую систему, которая идентифицируется для соответствия данному сигналу или данным временного ряда. Временной ряд может быть многомерным, что приводит к многомерным моделям. Определить модели временных рядов можно в приложении «Идентификация системы» или в командной строке. Toolbox™ идентификации системы позволяет создавать и оценивать четыре общих типа модели временных рядов.
Линейные параметрические модели - оценка параметров в структурах, таких как авторегрессионные модели и модели пространства состояний.
Модели частотного отклика - оценка спектральных моделей с использованием спектрального анализа.
Нелинейные модели ARX - оценка параметров в нелинейной структуре ARX.
Серые модели - оценка коэффициентов обыкновенных дифференциальных или дифференциальных уравнений, которые представляют системную динамику.
Для идентификации модели параметрического временного ряда требуются равномерно дискретизированные данные временной области, за исключением модели ARX, которая может обрабатывать сигналы частотной области. Алгоритмы спектрального анализа поддерживают данные временной и частотной областей. Данные могут иметь один или несколько выходных каналов и не должны иметь входных каналов. Дополнительные сведения о моделях временных рядов см. в разделе Что такое модели временных рядов?
Определенные модели можно использовать для прогнозирования вывода модели в командной строке, в приложении или в Simulink ®. В командной строке можно также прогнозировать выходные данные модели за пределами временного диапазона измеряемых данных.
Что такое модели временных рядов?
Модель временного ряда, также называемая моделью сигнала, представляет собой динамическую систему, которая идентифицируется так, чтобы соответствовать данным, которые включают только выходные каналы и не содержат входных каналов.
Анализ моделей временных рядов
Узнайте, как анализировать модели временных рядов.
Определение моделей временных рядов в командной строке
Моделирование временного ряда и использование параметрических и непараметрических методов для оценки и сравнения моделей временных рядов.
Оцените полиномиальные модели AR и ARMA для данных временных рядов в командной строке и в приложении.
Оценка авторегрессивных интегрированных моделей скользящего среднего (ARIMA).
Оценка моделей временных рядов «состояние-пространство»
Оценка моделей состояния-пространства для данных временных рядов в командной строке.
Оценка спектров мощности временного ряда
Оцените спектры мощности для данных временных рядов в командной строке и в приложении.
Оценочные коэффициенты ОДУ, соответствующие данному решению
Оцените параметры модели с помощью линейного и нелинейного моделирования в сером ящике.
Прогнозный выход динамической системы
Поток операций для прогнозирования данных временных рядов и данных ввода-вывода с использованием линейных и нелинейных моделей.
Прогнозирование и прогнозирование временных рядов для прогноза
Создайте модель временных рядов и используйте ее для прогнозирования, прогнозирования и оценки состояния.
Введение в прогнозирование динамической реакции системы
Понимание концепции прогнозирования данных с использованием линейных и нелинейных моделей.
